简介：摘要高考向来都是每年社会都会关注的焦点，“填报志愿”也被人们称为“第二次高考”。填报一所心仪的大学是每一位考生以及家长所关心的问题，想上一所好的大学是要根据以往的数据统计以及高校的录取信息填报合适的院校，合理的分析数据，以增大被录取的几率。本文根据搜集到数据，利用数据挖掘软件对全国各大高校不同专业在天津所录取的情况进行分析研究。

简介：摘要目的探究影响原发性高血压的危险因素。方法收集齐齐哈尔市第二医院2016年1月至2017年12月期间，原发性高血压住院患者的临床资料，共计100例，研究变量包括性别、高血压病史、入院时收缩压值、入院时舒张压值、心脏彩超EF值、左室舒张末径、心电图改变、实验室数据（血常规、肝功、肾功、血脂、离子1、血糖）等37个变量。采用Weka3.8软件进行数据一般资料分析运用百分比和频数的方法对患者的性别情况进行描述统计；应用Weka3.8软件中的分类算法即决策树算法中的J48算法分析影响原发性高血压的因素。结果在100例住院患者中，原发性高血压多见于男性患者。高血压II级及高血压III级的患者在高血压患者中所占的百分比最高，所以在决策树分析高血压的危险因素时着重分析高血压II级和高血压III级的危险因素。将37个变量转换为CSV格式导入Weka3.8软件，选取J48即C4.5决策树算法，并分别以高血压诊断分级、高血压2级二分类变量、高血压3级二分类变量为分类变量，分别建立3个预测模型，模型中显示总胆固醇、血糖、血脂及直接胆红素与原发性高血压关联较强。结论性别、血脂、血糖、直接胆红素与原发性高血压的发生相关。